一种商场店铺智能管理方法、系统、设备及其介质与流程

本发明涉及管理，特别涉及一种商场店铺智能管理方法、系统、设备及其介质。

背景技术：

1、商场店铺智能管理方法是将新兴的技术，如人工智能、物联网、云计算、大数据等，整合到商店运营管理的各个环节，让商场的运行更加智能化和自动化。

2、市场是非常复杂的，受到许多因素的影响，如何通过深度分析市场数据，揭示出市场的趋势和周期性，可以预见到市场的变化，帮助商家尽早做出响应。

3、库存管理问题：很多商家在库存管理上存在困扰，如果库存过多，可能会导致商品积压，库存过少又会导致断货。如何对未来销售情况给出较为准确的预测，从而优化库存管理，是一个需要解决的技术问题，为此，提出一种商场店铺智能管理方法、系统、设备及其介质。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种商场店铺智能管理方法、系统、设备及其介质，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择。

2、本发明实施例的技术方案是这样实现的：

3、第一方面，本发明提供了一种商场店铺智能管理方法，包括以下步骤：

4、获取目标任务数据，所述任务数据包括商场店铺销售数据；所述销售数据包括产品类型数据，销售量数据，销售日期数据；

5、根据目标任务数据，构建数据分析模型，其中，所述数据分析模型包括收集市场分析数据，揭示出销售的趋势，复购周期性和消费者购买行为数据；

6、结合数据分析模型，构建销售预测算法模型，所述预测算法模型包括机器学习算法和时间序列分析算法；

7、训练模型，使用已经获得和处理的历史数据来训练模型；

8、模型评估和调参，在验证数据集上对模型进行评估，根据预测结果，制定相应的进货和营销管理策略。

9、进一步优选的：所述销售数据，具体还包括：

10、市场分析报告信息和消费者购买行为信息；

11、所述市场分析报告信息，包括顾客满意度调查信息，反馈表信息，顾客访谈信息的数据收集；

12、所述消费者购买行为信息，包括商家销售记录信息、获取到消费者的购买模式信息、购买频率信息和购买力信息。

13、进一步优选的：所述任务数据还包括数据清洗处理；

14、所述数据清洗处理包括处理缺失值数据，清洗异常值和去除重复数据。

15、进一步优选的：所述构建数据分析模型，具体包括：

16、探索性数据分析：通过图表、基本统计描述手段，对数据进行初步的检查和发现，打印出数据的描述性详细统计信息；

17、利用图表进行可视化理解数据分布和关联，其中，所述图表包括线形图、柱状图、箱线图、热力图；

18、趋势分析：识别和分析数据中时间序列变量改变；

19、周期性分析：确定和度量数据中反复出现的模型。

20、进一步优选的：所述机器学习算法为线性回归预测模型，公式如下：

21、y＝a+b1x1+b2x2+...+bnxn+error；

22、其中：

23、y是销售量；a是常数项；b1x1+b2x2+...+bnxn是回归系数，分别对应自变量x1,x2...xn，x1,x2...xn是自变量，所述自变量为价格、天气、竞品让价；error是误差项。

24、进一步优选的：所述时间序列分析算法为arima预测模型，公式如下：

25、

26、其中，

27、xt是t时刻的数据，μ是常数项，θ是移动平均部分的参数；

28、是自回归部分的参数，ε是模型中的随机误差。

29、进一步优选的：所述训练模型，具体包括

30、使用训练集的输入数据执行模型的f it函数；

31、测试模型：将模型在测试集上进行评估，查看其对预测数据变化；

32、评估模型：使用预测值和真实值之间的均方误差评价指标来评估模型的优劣。

33、第二方面：一种商场店铺智能管理系统，包括：

34、获取数据模块；用于获取目标任务数据，所述任务数据包括商场店铺销售数据；所述销售数据包括产品类型数据，销售量数据，销售日期数据；

35、构建数据分析模型模块；用于根据目标任务数据，构建数据分析模型，其中，所述数据分析模型包括收集市场分析数据，揭示出销售的趋势，复购周期性和消费者购买行为数据；

36、构建销售预测算法模型模块；用于结合数据分析模型，构建销售预测算法模型，所述预测算法模型包括机器学习算法和时间序列分析算法；

37、训练模型模块；用于使用已经获得和处理的历史数据来训练模型；

38、模型评估和调参模块；用于模型评估和调参，在验证数据集上对模型进行评估，根据预测结果，制定相应的进货和营销管理策略。

39、第三方面：一种计算机设备，包括：

40、处理器；

41、存储器，用于存储可执行指令；

42、其中，所述处理器用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述可执行指令以实现所述的商场店铺智能管理方法。

43、第四方面：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现所述的商场店铺智能管理方法。

44、本发明实施例由于采用以上技术方案，其具有以下优点：

45、精准的销售预测：建立的预测模型包括了机器学习算法和时间序列分析两种方法，可以更加准确地预测未来的销售数据，帮助商家提前做好库存准备，避免因为预测不准确导致的库存积压或断货情况。

46、深入的市场洞察：通过收集和分析市场分析报告信息和消费者购买行为信息，可以揭示出消费者的需求变化和购买行为模式，帮助商家了解市场趋势，制定有效的营销策略。

47、高效的数据处理：对数据进行清洗和处理，包括处理缺失值数据，清洗异常值和去除重复数据，可以确保模型训练的数据质量，提高模型的预测精度。

48、优化的业务决策：通过模型预测的结果，商家可以根据自身实际情况制定相应的进货、价格调整、营销推广等策略，以实现利润最大化。

49、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

技术特征：

1.一种商场店铺智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述销售数据，具体还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述任务数据还包括数据清洗处理；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述构建数据分析模型，具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述机器学习算法为线性回归预测模型，公式如下：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述时间序列分析算法为arima预测模型，公式如下：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述训练模型，具体包括

8.一种商场店铺智能管理系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的商场店铺智能管理方法。

技术总结本发明提供了一种商场店铺智能管理方法、系统、设备及其介质，包括获取目标任务数据，所述任务数据包括商场店铺销售数据；所述销售数据包括产品类型数据，销售量数据，销售日期数据；根据目标任务数据，构建数据分析模型，其中，所述数据分析模型包括收集市场分析数据，揭示出销售的趋势，复购周期性和消费者购买行为数据；结合数据分析模型，构建销售预测算法模型，所述预测算法模型包括机器学习算法和时间序列分析算法，精准的销售预测：建立的预测模型包括了机器学习算法和时间序列分析两种方法，可以更加准确地预测未来的销售数据，帮助商家提前做好库存准备，避免因为预测不准确导致的库存积压或断货情况。技术研发人员：周文凯受保护的技术使用者：江苏万家美居网络科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/21